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KR20080050944A - 위치 판단 장치 및 방법 - Google Patents

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KR20080050944A
KR20080050944A KR1020070046922A KR20070046922A KR20080050944A KR 20080050944 A KR20080050944 A KR 20080050944A KR 1020070046922 A KR1020070046922 A KR 1020070046922A KR 20070046922 A KR20070046922 A KR 20070046922A KR 20080050944 A KR20080050944 A KR 20080050944A
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Abstract

본 발명은 표적물의 위치 판단 장치 및 방법에 관한 것으로, 표적물과 이동 센서에 제 1 신호를 송신하는 고정 센서; 및 상기 고정 센서로부터 제 1 신호를 수신하고, 상기 표적물에 제 2 신호를 송신하는 이동 센서를 포함하여 이루어지는 위치 판단 장치를 제공함으로써, 고정 센서 뿐만 아니라 이동 센서로부터 수신되는 신호를 처리하여 표적물의 위치를 정확히 판단 및 예측할 수 있으며, 로봇이 표적물의 위치를 능동적으로 추적하여 센서 네트워크 환경의 변화에 적극적으로 대처할 수 있다.
이동 센서, RSSI, TDOA

Description

위치 판단 장치 및 방법{DEVICE AND METHOD FOR MEASURING LOCATION}
도 1은 본 발명에 따른 위치 판단 장치의 제 1 실시예의 구성과 작용을 개략적으로 나타낸 도면이고,
도 2는 본 발명에 따른 위치 판단 장치의 제 1 실시예의 구성과 작용을 개략적으로 나타낸 도면이고,
도 3은 본 발명에 따른 위치 판단 방법의 일실시예의 흐름도이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
10 : 제 1 고정 센서 20 : 제 2 고정 센서
30 : 제 3 고정 센서 40 : 제 4 고정 센서
50 : 이동 로봇 53 : 제 2 태그
56 : 이동 센서 60 : 제 1 태그
본 발명은 위치 판단 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 무선 센서 네트워크(Wireless sensor network) 환경에서 이동형 로봇이 사물이나 사람에게 부착된 태그의 위치를 추적하는 방법에 관한 것이다.
종래 무선 센서 네트워크 환경에서, 사물의 위치는 측정된 전파 신호 강도를 이용하여 측정된다. 그리고, 사물에 태그(tag)를 부착하고 그 태그의 위치를 추적하여 사물의 위치를 측정 내지 판단하며, 위치를 측정하는 대상이 되는 사물은 실내 지능형 로봇 등이다.
센서 내트워크 기반에서, 실내 위치 계산을 위하여 다양한 방법이 이용되고 있다.
먼저, AOA(angle of arrival) 방법이 있는데, 태그에서 전송된 신호를 기준 노드에서 수신하고 이 수신된 신호의 입사각을 측정하거나, 역으로 기준 노드에서 태그로 전송되는 신호를 태그에서 수신하고 수신된 신호의 입사 방향을 삼각측량법에 적용하여 태그의 위치를 결정한다. 그리고, TOA(time of arrival) 방법이 있는데, 신호의 수신된 시간을 측정하고 측정된 신호의 시간차이를 이용하여 위치를 계산한다. 또한, TDOA(time difference of arrival)방법은, 두 개 이상의 기준 센서에 수신된 신호의 수신 시간차이를 이용하여 위치를 계산한다. 그리고, RSSI(received signal strength index) 방법은 자유 공간에서 도달한 신호의 강도 차이를 이용하여 위치를 계산하며, 상술한 방법들을 결합한 하이브리드 방법 등이 있다.
그러나, 상술한 종래의 로봇 등의 위치 추적 내지 판단 방법은 다음과 같은 문제점이 있었다.
RSSI 방식에 근거한 사물의 위치 추적 방법은, 네트워크 구조 설계, 로봇 자율주행 기술, 센서 인터페이스 및 실내 항법 시스템, 전파 강도 측정을 위한 신호 처리 기술 등에 응용된다. 그런데, 이동 로봇의 위치 결정을 위해서 자석을 이용하는 기법에 관한 자료만이 있을 뿐, 사물의 위치 추정에 관한 방법은 전무하다. 또한, 무선 센서 네트워크 환경에서 전파의 강도를 이용하여 환경에 대한 모델을 실시간으로 작성하는 기법 역시 존재하지 않는다.
또한, 상술한 종래의 센서 네트워크 기반 위치 추적 시스템은, 단순히 고정된 위치에 설치된 기준 센서들로부터 전송되는 신호의 수신된 신호 강도와 고정된 파라미터들 만을 이용하여 태그의 위치를 계산한다. 이렇게 계산된 태그의 위치로 로봇이 접근하여 서비스를 수행한다. 따라서, 기존의 방식에 의존할 경우 로봇은 사물의 위치를 능동적으로 추정할 수 없을 뿐 아니라, 센서 네트워크 환경의 변화에 적극적으로 대처하지 못하게 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 고정된 센서 뿐만 아니라 이동 센서로부터 수신되는 신호를 처리하여 태그의 위치를 판단하는 위치 판단 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은, 로봇이 표적물의 위치를 능동적으로 추적하여, 센서 네트워크 환경의 변화에 적극적으로 대처하는 위치 판단 방법을 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 표적물과 이동 센서에 제 1 신호를 송신하는 고정 센서; 및 상기 고정 센서로부터 제 1 신호를 수신하고, 상기 표적물에 제 2 신호를 송신하는 이동 센서를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 위치 판단 장치를 제공한다.
여기서, 고정 센서는 적어도 3개 이상 구비되고, 표적물에 구비되는 제 1 태그와 이동 센서와 함께 이동하는 제 2 태그를 더 포함하며, RSSI를 기반으로 표적물의 위치를 추적할 수 있다.
또한, 고정 센서는 적어도 2개 이상 구비되고, 표적물에 구비되는 제 1 태그와 이동 센서와 함께 이동하는 제 2 태그를 더 포함하며, TDOA를 이용하여 표적물의 위치를 추적할 수 있다.
그리고, 위치 판단 장치는 이동 센서와 상기 제 2 태그가 구비된 이동 로봇을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 형태에 따르면, 이동 센서의 위치를 구하는 단계; 상기 이동 센서의 위치로부터 표적물의 예상 위치를 구하는 단계; 상기 표적물의 예상 위치와 실제 위치를 비교하여, 상기 표적물의 이동을 예상하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 위치 판단 방법을 제공한다.
여기서, 고정 센서는 적어도 3개가 구비되고, 상기 이동 센서의 위치를 구하는 단계는, 상기 고정 센서들로부터 송신된 제 1 신호들을 상기 이동 센서에 구비된 제 2 태그에서 수신하여, 상기 제 1 신호들의 크기로부터 구할 수 있다. 또한, 고정 센서는 적어도 2개가 구비되고, 상기 이동 센서의 위치를 구하는 단계는, 상기 고정 센서들로부터 송신된 제 1 신호들을 상기 이동 센서에 구비된 제 2 태그에서 수신하여, 상기 제 1 신호들의 도달시간으로부터 구할 수 있다.
그리고, 표적물의 예상 위치를 구하는 단계는, 상기 이동 센서의 위치로부터, 상기 고정 센서의 신호 모델을 구할 수 있다.
여기서, 고정 센서는 적어도 3개가 구비되고, 상기 실제 위치는, 상기 고정 센서로부터 송신된 제 2 신호들을 상기 표적물에서 수신하여, 상기 제 2 신호들의 크기로부터 구하여질 수 있다. 또한, 고정 센서는 적어도 2개가 구비되고, 상기 실제 위치는, 상기 고정 센서로부터 송신된 제 2 신호들을 상기 표적물에서 수신하여, 상기 제 2 신호들의 도달시간으로부터 구하여질 수 있다.
이하 상기의 목적을 구체적으로 실현할 수 있는 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 설명한다.
종래와 동일한 구성 요소는 설명의 편의상 동일 명칭 및 동일 부호를 부여하며 이에 대한 상세한 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명에 따른 위치 판단 장치의 제 1 실시예의 구성과 작용을 개략적으로 나타낸 도면이다. 도 1을 참조하여 본 발명에 따른 위치 판단 장치의 제 1 실시예를 설명하면 다음과 같다.
본 실시예에 따른 위치 판단 장치는, 제 1 고정 센서(10)와 제 2 고정 센서(20)와 제 3 고정 센서(30)와 제 4 고정 센서(40), 그리고, 이동 로봇(50)과 제 2 태그(53)와 이동 센서(56) 및 제 1 태그(60)를 포함하여 이루어진다. 그리고, 본 실시예는 이동 로봇(50)에 이동형 기준 센서(56) 및 제 2 태그(53)를 부착하여, 전파 환경을 정확히 실시간으로 모델링 하여 이를 기반으로 계산된 표적물의 위치 정확도를 높이는 것을 특징으로 한다.
고정 센서는 이동 로봇에 장착된 제 2 태그(53)와 제 1 태그(60)에 전파를 발신한다. 그리고, 이동 센서(56)는 이동 로봇(50)에 장착되어 제 2 태그(60)에 전파를 발신하여 위치 정밀도를 향상시키고, 결정된 위치 정보의 신뢰성을 향상시키는 역할을 한다. 제 2 태그(53)는, 이동 센서(56)가 장착된 이동 로봇(50)에 장착된다. 제 2 태그(53)의 역할은 고정 센서에서 송신된 전파를 수신하여 전파의 강도를 측정하여, 전파 환경 모델을 실시간으로 보정하는 것이다. 즉, 제 2 태그(53)의 알려진 위치와 고정 센서의 알려진 위치를 이용하여 제 1 태그(60)와 고정 센서 사이의 거리를 구한 뒤, 후술하는 바와 같이 환경 모델 상수인 A, a 를 실시간으로 보정하여 이 값들을 제 1 태그(60)의 위치 계산에 이용한다.
본 실시예에서 이동형 태그(53, 제 2 태그)는, 송신기(제 1 내지 제 4 고정 센서)에서 나오는 전파를 수신하고, 수신된 신호의 강도를 측정하여 자신의 위치를 결정할 수 있다. 본 실시예에서는 편의상 이러한 무선 전파 강도를 이용하는 방법을, RSSI(received signal strength index)라 한다. 제 2 태그(53)는 세 개 이상의 고정 기준 센서에서 나오는 전파 강도를 이용하여, 삼각측량법에 의하여 자신의 위치를 계산한다. 본 실시예에서는 4개의 고정 기준 센서가 도시되어 있다. 그리고, 이동 로봇(50)은 상술한 RSSI 방식에 의하여 결정된 제 1 태그(60)의 위치를 추적하여 원하는 서비스를 수행하게 된다. 즉 본 발명에서는 이동 로봇(50)이 표적물을 추적하여, 그 위치를 판단한다.
구체적으로 설명하면 다음과 같다.
도 1에서, 제 1 태그(60)의 위치 결정을 위하여 4개의 고정 센서 외에 이동 센서(56)를 추가하고, 또한 제 1 태그(60)와 동일한 성능을 가지는 제 2 태그(53)가 이동 로봇(50)에 구비되어 있다. 제 2 태그(60)는 제 1 내지 제 4 고정 센서들로부터 전파 1 내지 4를 수신하고, 이동 센서(56)로부터 전파 5를 수신한다. 그리고, 제 2 태그((53)는 전파 1 내지 4를 고정 제 1 내지 제 4 고정 센서들로부터 수신하고 있다. 여기서, 이동 센서(56)의 위치는 이동 로봇(50)의 위치와 동일하기 때문에 로봇에 전기적 인터페이스를 연결하여 쉽게 결정될 수 있다. 따라서, 이동 센서(56)의 위치는 실시간으로 정밀하게 결정된다. 이 때, 제 1 태그(60)의 위치는 4개의 고정 센서와 하나의 기준 센서로부터 나오는 정보를 이용하여 더욱 정밀하게 추정될 수 있다.
상술한 장치를 이용하면, 제 1 태그(60)를 추적하는 이동 로봇(50)에 이동 센서(56)가 구비되어 있으므로, 이동 로봇(50)이 제 1 태그(60)에 가까이 접근할수록 제 1 태그(60)는 이동 로봇(50)에 장착된 이동 센서(56)로부터 강한 세기의 전파 신호를 수신하게 된다. 이 때, 제 1 태그(60)는 이동 로봇(50)이 근접하였다는 것을 쉽게 확신할 수 있고, 따라서 제 1 태그(60)의 위치를 신뢰성을 가지고 결정할 수 있게 되는 것이다. 그리고, RSSI 방식에 근거한 사물의 위치 결정 시스템에서는 거리에 따른 전파 신호 강도 변화에 대한 모델로서 수학식 1이 필요하다.
Figure 112007035642720-PAT00001
여기서, A는 비례상수이고 a는 강도의 감쇄를 나타내는 지수를 나타내며, S0, Sr은 각각 송신된 신호 및 수신된 신호의 강도를 나타낸다. 일반적으로 이들 상수 A와 a는 환경과 시간에 따라 변화하기 때문에 정확한 값을 찾기는 매우 힘들고, 설령 초기에 정확한 값을 측정하였다 하더라도 시간이 지남에 따라 오차를 가지게 된다. 따라서, 이러한 문제점을 극복하는 것이 필요한데, 도 1에서 제 2 태그(53)를 이동 로봇(50)에 장착하여 상수 A와 a를 실시간으로 계산할 수 있다.
이어서, 전파 환경 모델에 관한 구체적인 방법을 설명한다.
기본적인 아이디어는 이동 로봇(50)의 위치를 알고 있기 때문에 고정 센서와 태그 사이의 거리 정보를 계산하여 그 정보에 의하여 역으로 A와 a를 결정하는 것이다. 아래의 표 1은 N개의 고정 센서에서 발신된 전파의 강도, 태그에서 수신한 전파의 강도 및 송수신기 사이의 거리를 나타낸 것이다.
송신기 번호 발신 신호 강도 수신 신호 강도 거리
#1 S0 1 S1 r1
#2 S0 2 S2 r2
... ... ... ...
#N S0 3 SN rN
그리고, 수학식 1과 표 1을 통하여 아래의 식을 쉽게 얻을 수 있다.
Figure 112007035642720-PAT00002
Figure 112007035642720-PAT00003
Figure 112007035642720-PAT00004
그리고, 상기 수학식 2 내지 수학식 4들에 로그 함수를 취하면 다음의 관계식이 구해진다.
Figure 112007035642720-PAT00005
Figure 112007035642720-PAT00006
그리고, 상수 A를 소거하면 아래의 식을 얻는다.
Figure 112007035642720-PAT00007
Figure 112007035642720-PAT00008
상기와 같은 과정으로, N-1 개의 a 값을 구할 수 있고, 이 값들을 평균하여 원하는 a값을 구할 수 있다. 다만, 관측 중에 발생한 잡음의 효과를 상쇄하지 못하는 단점이 있다. 따라서, 본 실시예에서는 잡음의 영향을 최소화하기 위해서 N개의 기준 센서에서 전파를 수신하기 될 경우 이들 모든 센서의 조합(combination)으로 a 값을 결정하도록 한다. 예를 들어서, 센서가 4개 있으면, (센서#1-센서#2), (센서#1-센서#3), (센서#1-센서#4), (센서#2-센서#3), (센서#2-센서#3), (센서#3-센서#4) 6개의 조합을 이용하여 a값을 결정한다. 일반적으로 N개의 센서를 이용할 경우, N(N-1)/2 개의 조합이 가능하다. 따라서, 아래와 같은 N(N-1)/2 개의 일반화된 식을 이용할 수 있다.
Figure 112007035642720-PAT00009
Figure 112007035642720-PAT00010
Figure 112007035642720-PAT00011
Figure 112007035642720-PAT00012
Figure 112007035642720-PAT00013
Figure 112007035642720-PAT00014
따라서, 수학식 9 내지 수학식 14로부터 N(N-1)/2 개의 a를 구한 뒤, 이들을 평균하여 상수 a를 구한다. 상술한 과정을 통하여 잡음의 효과는 서로 상쇄되고 실제 값(True value)에 가까운 값을 얻을 수 있게 된다.
이어서, 결정된 a를 수학식 (2) 내지 수학식 (4)에 대입하여 각각의 식으로부터 A를 구한 뒤 이들 N개의 식을 역시 평균하여 최종적으로 A를 구한다.
도 2는 본 발명에 따른 위치 판단 장치의 제 1 실시예의 구성과 작용을 개략적으로 나타낸 도면이다. 도 2를 참조하여 본 발명에 따른 위치 판단 장치의 제 1 실시예의 구성과 작용을 설명하면 다음과 같다.
본 실시예에 따른 위치 판단 장치는, 제 1 고정 센서(10)와 제 2 고정 센 서(20)와 그리고, 이동 로봇(50)과 제 2 태그(53)와 이동 센서(56) 및 제 1 태그(60)를 포함하여 이루어진다. 각각의 기능은 상술한 원칙적으로 상술한 바와 같다. 그러나, 본 실시예는 RSSI 기반의 방법이 아니고, 센서에서 송신되는 신호의 도달시간을 측정하여 표적물의 위치를 추적, 판단한다. 여기서, 전파의 도달 시간을 계산하여 위치를 구하는 TOA(Time of arrival) 방법의 경우, 기준 센서에서 전파가 발신된 시간을 알아야 한다. 하지만 일반적으로 이 전파 발신 시간을 아는 것은 쉽지 않으며, 불확실하게 측정된 발신 시간 정보가 많은 오차를 발생시키고 있다.
상술한 점을 극복하기 위하여, 본 실시예에서는 두 개 이상의 고정된 기준 센서에서 도착한 신호의 시간차를 이용하는 TDOA(Time difference of arrival) 방법이 이용된다. 그러나, TDOA 방법은 기준 센서들간의 시각 동기화가 필요하고, 동기화를 위해서는 어느 기준 시간 축에서 두 센서간의 신호 발신 시간차를 알아야 한다. 일예로서, 울트라 와이드 밴드(UWB)를 이용하여 전파의 도달 시간을 계산하여 TDOA를 이용하는 경우를 설명한다. UWB 신호는 펄스 형태를 가지기 때문에 수신기에서는 펄스 신호를 인식하여 (detect)하여 수신 시각을 구한다.
이러한 경우 제 1 고정 센서(10)에서 펄스 신호가 어느 기준 시간 좌표축의 시간으로 T1에 발신 되었고, 제 2 고정 센서(20)에서 펄스 신호가 동일한 시간 좌표축에서 T2에 발신되었다고 가정한다. 이 때, TDOA를 이용하기 위해서는 두 시간의 차이 T1-T2를 알아야 한다. 도 2에서 제 2 태그(52)는 제 1 고정 센서(10)로부터 펄스 신호를 제 2 태그(53)의 시간 좌표축에서 T1에 수신하고, 제 2 고정 센 서(20)로부터 펄스 신호를 동일한 시간 좌표축에서 T2에 수신한다. 이 때, 이동 로봇(50)의 위치와 제 1,2 고정 센서(10, 20)의 위치를 알고 있기 때문에, 제 1 고정 센서(10)1에서 펄스를 발신한 시각을 역으로 계산할 수 있고, 그 시각을 제 2 태그(53)의 시간 좌표축에서 T1'이라고 가정한다.
이와 동일하게, 제 2 고정 센서(20)에서 펄스를 발신한 시점을 알 수 있고, 그 시간을 제 2 태그(53)의 시간 좌표축에서 T2'라고 가정하면, 제 1 고정 센서(10)과 제 2 고정 센서(20) 간의 펄스 발생 시점의 차이는 T1'-T2' 이다. 따라서, 제 1 태그(60)에서는 동일한 펄스가 도착한 시간차이 t1 - t2를 그림에 보이듯이 알 수 있고, 위에서 구한 발신 시간 차 T1' - T2'를 알 수 있기 때문에 TDOA를 이용하여 제 1 태그(60)의 위치를 계산할 수 있다.
여기서, 고정 센서의 개수가 많을수록 성능이 좋아지기는 하지만, 시스템의 운용 측면에서 어느 정도 요구되는 성능이 주어질 경우, 적절하게 기준 센서의 개수 N을 결정하여 조절하여 요구되는 성능을 최소의 센서를 이용하여 달성할 수 있다. 이러한 기준 센서 개수 결정은 환경에 의존적이며, 실험에 의하여 결정될 수 있거나 또는 수학식 (9)-식 (14)으로 주어진 공식에 잡음 모델을 대입하여 해석적으로 결정할 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 위치 판단 방법의 일실시예의 흐름도이다. 도 3을 참조하여 본 발명에 따른 위치 판단 방법의 일실시예를 설명하면 다음과 같다.
본 실시예는 상술한 위치 판단 장치들로부터 표적물의 위치를 예측 내지 판단하는 방법이다. 먼저, 이동 센서의 위치를 구한다(S310). 여기서, 이동 센서의 위치는 고정 센서에서 송신되는 신호를 이동 로봇에 구비된 제 2 태그에서 수신하여 판단한다. 또한, 상기 판단 방법은 상술한 바와 같이 TDOA 또는 RSSI 방법으로 수행된다. 이어서, 상기 이동 센서의 위치를 바탕으로 표적물의 위치를 구한다(S320). 여기서, 표적물은 로봇 등 사물일 수도 있으나, 제 1 태그가 부착된 사람, 애완 동물 또는 기타 물건일 수도 있다. 이 때, 표적물의 위치를 예상하는 단계는, 상기 S310에서 수신한 신호들을 이용하여 전파 모델을 가지고 구한다. 즉, 이동 로봇에 구비된 계산 장치에서 이를 계산하거나, 로봇 서버에서 신호를 수신한 후 계산한다.
이어서, 표적물의 실제 위치를 구한다. 표적물의 실제 위치는 고정 센서에서 송신된 신호를 처리하여 판단한다. 또한, 정확한 위치 판단을 위하여 2개 또는 3개 이상의 고정 센서가 구비되어야 함은 상술한 바와 같다. 그리고, 표적물의 예상 위치와 실제 위치를 비교한다(S330). 즉, 상술한 전파 모델에서 예측한 위치와 실제 위치를 비교하여, 전파 모델의 예상 위치의 오류 등을 구하고 수정할 수 있다. 이어서, 수정된 모델에 따라서 표적물의 이동을 다시 예상한다(S340).
상술한 바와 같이, 전파 신호 강도를 이용하여 RSSI 방식으로 또는 신호의 도달 시간을 이용하여 TDOA 방식에 기반하여 전파 환경을 실시간으로 모니터링 하면서, 움직이는 사물의 위치를 결정한다. 이 때, 고정 센서 뿐만 아니라 이동 로봇에 센서를 설치하여 결정된 위치의 신뢰성과 정밀도를 향상시킬 뿐만 아니라 표적물의 위치까지 예상할 수 있다.
본 발명은 상술한 실시예에 한정되지 않으며, 첨부된 청구범위에서 알 수 있 는 바와 같이 본 발명이 속한 분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 변형이 가능해도 이러한 변형은 본 발명의 범위에 속한다.
상기에서 설명한 본 발명에 따른 위치 판단 장치 및 방법의 효과를 설명하면 다음과 같다.
첫째, 고정 센서 뿐만 아니라 이동 센서로부터 수신되는 신호를 처리하여 표적물의 위치를 정확히 판단 및 예측할 수 있다.
둘째, 로봇이 표적물의 위치를 능동적으로 추적하여, 센서 네트워크 환경의 변화에 적극적으로 대처한다.

Claims (10)

  1. 표적물과 이동 센서에 제 1 신호를 송신하는 고정 센서; 및
    상기 고정 센서로부터 제 1 신호를 수신하고, 상기 표적물에 제 2 신호를 송신하는 이동 센서를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 위치 판단 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 고정 센서는 적어도 3개 이상 구비되고, 표적물에 구비되는 제 1 태그와 이동 센서와 함께 이동하는 제 2 태그를 더 포함하며, RSSI를 기반으로 표적물의 위치를 추적하는 것을 특징으로 하는 위치 판단 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 고정 센서는 적어도 2개 이상 구비되고, 표적물에 구비되는 제 1 태그와 이동 센서와 함께 이동하는 제 2 태그를 더 포함하며, TDOA를 이용하여 표적물의 위치를 추적하는 것을 특징으로 하는 위치 판단 장치.
  4. 제 2 항 또는 제 3 항에 있어서,
    상기 이동 센서와 상기 제 2 태그가 구비된 이동 로봇을 더 포함하는 위치 판단 장치.
  5. 이동 센서의 위치를 구하는 단계;
    상기 이동 센서의 위치로부터 표적물의 예상 위치를 구하는 단계;
    상기 표적물의 예상 위치와 실제 위치를 비교하여, 상기 표적물의 이동을 예상하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 위치 판단 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 고정 센서는 적어도 3개가 구비되고,
    상기 이동 센서의 위치를 구하는 단계는, 상기 고정 센서들로부터 송신된 제 1 신호들을 상기 이동 센서에 구비된 제 2 태그에서 수신하여, 상기 제 1 신호들의 크기로부터 구하는 것을 특징으로 하는 위치 판단 방법.
  7. 제 5 항에 있어서, 상기 표적물의 예상 위치를 구하는 단계는,
    상기 이동 센서의 위치로부터, 상기 고정 센서의 신호 모델을 구하는 것을 특징으로 하는 위치 판단 방법.
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 고정 센서는 적어도 3개가 구비되고,
    상기 실제 위치는, 상기 고정 센서로부터 송신된 제 2 신호들을 상기 표적물에서 수신하여, 상기 제 2 신호들의 크기로부터 구하여지는 것을 특징으로 하는 위 치 판단 방법.
  9. 제 5 항에 있어서, 상기 고정 센서는 적어도 2개가 구비되고,
    상기 이동 센서의 위치를 구하는 단계는, 상기 고정 센서들로부터 송신된 제 1 신호들을 상기 이동 센서에 구비된 제 2 태그에서 수신하여, 상기 제 1 신호들의 도달시간으로부터 구하는 것을 특징으로 하는 위치 판단 방법.
  10. 제 5 항에 있어서, 상기 고정 센서는 적어도 2개가 구비되고,
    상기 실제 위치는, 상기 고정 센서로부터 송신된 제 2 신호들을 상기 표적물에서 수신하여, 상기 제 2 신호들의 도달시간으로부터 구하여지는 것을 특징으로 하는 위치 판단 방법.
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